食谱的文化适配
计算与语言
2023-10-27 v1 人工智能
摘要
基于大语言模型（LLMs）的显著进展，我们现在能够处理需要细致理解跨文化语境的更复杂任务。一个关键例子是食谱适配，它超越简单翻译，包含对特定文化下的食材、烹饪技巧和饮食偏好的把握。我们引入了一项新任务，涉及中英文饮食文化间食谱的翻译与文化适配。为支持该研究，我们提出了 CulturalRecipes，一个由自动配对的中文（普通话）和英文食谱组成的独特数据集。该数据集进一步以人工撰写并校订的测试集加以丰富。在这一跨文化的食谱适配复杂任务中，我们评估了多种方法的性能，包括 GPT-4 及其他 LLMs、传统机器翻译以及信息检索技术。我们的综合分析包含自动与人工评价指标。尽管 GPT-4 在将中文食谱适配为英文时展现出令人印象深刻的能力，但在将英文食谱译为中文时仍落后于人类专家。这凸显了文化适配的多面性。我们期望这些见解能显著推动未来关于文化感知语言模型及其在多元文化语境中实际应用的研究。
引用
@article{arxiv.2310.17353,
title = {Cultural Adaptation of Recipes},
author = {Yong Cao and Yova Kementchedjhieva and Ruixiang Cui and Antonia Karamolegkou and Li Zhou and Megan Dare and Lucia Donatelli and Daniel Hershcovich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.17353},
year = {2023}
}
备注
Accepted to TACL